Robust DEA Models for Performance Evaluation of Systems with Continuous Uncertain Data under CRS and VRS Conditions
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 116
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADSC-4-1_009
تاریخ نمایه سازی: 15 مهر 1402
چکیده مقاله:
One of the most appropriate and efficient methods for evaluating the performance of homogenous decision-making units (DMU) is data envelopment analysis (DEA). Traditional DEA models are only able to evaluate DMUs with deterministic inputs and outputs, while in real-world problems, data are usually uncertain. So far, various approaches have been introduced to overcome the uncertainty of data. In this paper, two robust DEA models is presented to evaluate the performance of systems with continuous uncertain data under constant return to scale (CRS) and variable return to scale (VRS) conditions. The main advantage of the proposed robust DEA models over the previous robust DEA models is that they are able to formulate uncertainty in both input and output data. Moreover, these models are also developed directly on basic traditional DEA models (not alternative models). To demonstrate the applicability of two developed robust models, a numerical example is presented and the efficacy of models is exhibited.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Amirkhan
Department of Industrial Engineering, Aliabad Katoul Branch, Islamic Azad University, Aliabad Katoul, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :